성긴 광대역 신호를 위한 LISTA 기반의 스펙트럼 센싱 (Spectrum Sensing Based on Learned Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm for Sparse Wideband Signals)

서지정보

· 발행기관 : 한국통신학회
· 수록지 정보 : 한국통신학회논문지 / 44권 / 11호 / 2041 ~ 2046페이지
· 저자명 : 김도현, 안준일, 박대영

초록

본 논문에서는 주파수 영역에서 성긴 특성을 갖는 광대역 신호를 위한 learned iterative shrinkage thresholding algorithm (LISTA) 기반의 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 광대역의 신호를 나이퀴스트율 이상으로 샘플링하는것은 아날로그-디지털 변환기를 구현하는 측면에서 한계가 있다. 압축 센싱은 성긴 신호를 나이퀴스트율 이하로샘플링하고 샘플링된 신호로부터 원래의 신호를 복원하는 신호처리 기법으로 광대역 신호를 나이퀴스트율 이하로샘플링할 수 있다. 압축된 신호는 복원을 위한 구조로 변형되고 LISTA를 사용하여 복원을 실행한다. 그리고 복원된 신호를 통해 사용 중인 주파수 대역을 검출한다. 제안하는 기법은 기존의 기법과 비교하여 낮은 복잡도를 가지며 낮은 성긴 정도에서 더 우수한 성능을 갖는다.

영어초록

In this paper, we propose a spectrum sensing scheme based on the learned iterative shrinkage thresholding algorithm for wideband signals with sparse characteristics in the frequency domain. There is a limitation in implementing an analog-to-digital converter that samples a wideband signal at rates above the Nyquist rate.
Compressed sensing is a signal processing technique that samples a sparse signal at rates below the Nyquist rate and recovers the original signal from the sampled signal. We transform the compressed signal into a frame for recovery using LISTA and detect the occupied frequency bands through the recovered signal. The proposed scheme has lower complexity than the conventional scheme and has lower miss-detection probability in the low sparse case.

참고자료

· 없음